基于层次化自关联多项式卷积神经网络(HAAP-CNN-TTAO)的智能物联网云医疗心电监测系统

本文推荐一项突破性研究：作者团队创新性地将层次化自关联多项式卷积神经网络(HAAP-CNN)与三角拓扑聚合优化器(TTAO)相结合，构建了基于物联网(IoT)-云平台的智能心电监测系统。通过形状感知网格归一化滤波(Shape-Aware Mesh Normal Filtering)预处理和改良ResNet-152网络特征提取，配合轻量级同态加密算法(LHCA)保障数据安全，实现了98.7%的惊人准确率，较现有方法提升22%运算效率，为心血管疾病早期预警提供了可扩展的实时解决方案。

　　

亮点

• 采用云端物联网(IoT)传感器系统实现健康数据的持续实时采集与监控

• 应用形状感知网格归一化滤波消除数据噪声，结合改良版ResNet-152网络提取关键健康特征

• 通过层次化自关联多项式卷积神经网络(HAAP-CNN)实现心脏病精准预测

• 创新引入三角拓扑聚合优化器(TTAO)优化HAAP-CNN参数，显著提升预测精度

• 采用轻量级同态加密算法(LHCA)确保患者数据传输安全

结论

本研究提出了一种革命性的物联网集成智能医疗系统，通过TTAO优化的层次化自关联多项式卷积神经网络(HAAP-CNN)实现心脏病早期检测。该系统有效解决了实时健康监测中的关键挑战，实验证明其准确率高达98.7%，为全球头号致死疾病——心血管疾病的预警提供了强扩展性解决方案，极大改善了患者护理效果。